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[KT 제공=연합뉴스]

KT는 기업의 실제 핵심 업무에 AI를 투입하기 위한 엔터프라이즈 AI 운영체계 'Agentic Fabric'을 MWC2026에서 공개합니다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 멀티 에이전트 협업 기반으로 기업 업무를 자동화하겠다는 전략입니다.



Agentic Fabric은 ▲Intelligence Layer ▲Context Layer ▲Governance Layer로 구성됩니다. 이 중 핵심 실행 구조인 'Agent Orchestration'은 다수의 전문 에이전트를 조율해 문제 분석부터 실행, 보고서 생성까지 수행하는 멀티 에이전트 협업 체계입니다.

사용자가 질의를 입력하면 오케스트레이터가 이를 분석해 실행 계획을 수립하고 작업을 세분화해 각 전문 에이전트에 배정합니다. 이후 결과를 종합해 최종 산출물을 생성하며 응답의 적절성까지 점검합니다.

이때 'Model Router'를 통해 업무 특성과 비용 정책에 맞는 LLM을 자동 선택함으로써 품질을 유지하면서도 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있다고 KT는 설명했습니다.

Context Layer는 Memory와 RAG를 기반으로 기업의 지식과 과거 경험을 자산화합니다. 과업 수행 과정에서 축적된 정보는 장·단기 메모리로 저장돼 재활용되며, 유사 사례가 반복될수록 업무 정확도는 높아집니다.



KT는 이를 5G 네트워크 품질 최적화에 실제 적용해 성과를 검증했습니다. 기존에는 장애 발생 시 전문가가 수동 대응하던 구조를  진단 , 근본 원인 분석, 최적화 3단계로 모델링하고 각 단계를 전문 에이전트가 수행하도록 설계했습니다. 그 결과 문제 분석부터 보고서 생성까지 자동화하고 개선 사례는 다시 지식 자산으로 축적하는 선순환 구조를 구현했습니다.

이와 함께 기업형 RAI(Responsible AI) 자동 평가 체계를 공개합니다. 11개 위험 영역, 109개 세부 항목에 대한 평가 체계를 기반으로 모델 안전성 테스트, 레드팀 점검, 리스크 분석을 자동 수행하는 구조입니다. AI 기본법 시행 등 규제 환경에 대응하기 위한 거버넌스 체계를 플랫폼 전반에 내재화했다는 설명입니다.

KT는 'Agentic Fabric'을 기반으로 통신 대리점 현장에 AI Sales Agent를 적용했다고 밝혔습니다. Sales AgentI는 고객 요금제·이용 패턴을 분석해 맞춤형 상품을 제안하고 상담부터 개통까지 연결합니다.

KT는 "기존 대리점 상담은 상담사의 숙련도 편차가 존재했지만, Sales Agent는 상담 품질을 시스템 기반의 표준 역량으로 전환했다"라면서 "신규 직원이나 주니어 상담사도 숙련자 수준의 상담을 수행할 수 있게 됐으며 반복적인 상품 학습 부담도 줄어들었다"고 설명했습니다.